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作者将工业革命与当前的AI革命进行类比：工业革命用机器取代了体力劳动，而AI革命则日益取代脑力劳动。他由此提出，当智能变得丰裕时，什么会成为下一种稀缺的人类价值形式。这篇文章邀请社区成员就AI驱动的经济下的工作未来分享各自的见解。
一份Brookings论文预测，从2025年到2032年，AI基础设施投资将达到10.3万亿美元，强调了融资风险和需求方面的潜在低效。
根据Challenger的数据，美国雇主今年报告了116,175起归因于人工智能的裁员，使其成为裁员的主要原因。文章重点介绍了像Block这样的公司如何利用人工智能工具减少劳动力，同时看到股票上涨。
Chamath警告说，在美国禁止开源AI可能迫使企业使用成本更高的模型，从而损害收益、估值和股市。
AI自动化可能会通过替代任务和削弱经济反馈循环来降低工资，将收入转移给土地所有者，潜在的解决方案包括资源税和全民基本收入。
一篇博客文章详细介绍了使用AI模型如Qwen-3.8-Flash-Next、Fable 5.1和GPT6 Astra对1989年的游戏War of the Lance进行逆向工程和现代化，强调了基于transformer的AI对游戏开发和模组制作的经济影响。
Goldman Sachs研究预测，S&P 500在2026年的EPS增长中近一半将来自AI投资，但超大规模资本支出对盈利的推动预计到2028年将逐渐消退，焦点将转向生产率提升。
文章报道了美国基础设施投资的历史性激增，重点是人工智能和数据中心，预计从2025年到2032年平均每年占GDP的3.63%，总计约10.3万亿美元，超过了以往的重大建设项目，如铁路。
文章讨论了AI成本迅速下降的一种情景，以至于主要的AI公司可能无法收回他们的投资，引用了Epoch AI的研究，表明AI成本降低的速度超过了其他变革性技术。
Brookings Institution预测，2025年至2032年间，数据中心和AI基础设施的总投资将达到10.3万亿美元，平均每年占GDP的3.6%。
本文讨论了作者在软件行业中为基于 Clojure 的项目招聘时，如何无意中避免了 Secretary Problem，并在后 ZIRP 经济环境下提倡非零和招聘实践。
本文批判了AI的核心功能对经济和人性的双重摧毁，指出AI将导致经济崩溃、工作去人性化和人类思维的同质化。
Nvidia的DGX Spark在平台上首次缺货，零售价上涨，这表明AI硬件需求强劲，并可能带来经济影响。
本文探讨了公众对AI的认知与其实际能力之间的脱节，强调了熟练用户如何获得世界级成果，并讨论了更广泛的经济影响。
Elon Musk预测，人工智能可能使美国明年的GDP增长从大约2%翻倍至4%或更高。
Kai-Fu Lee的新书《AI Native》探讨了AI如何改变商业经济学，并为企业适应AI时代提供了路线图。
在All-In Podcast采访Jensen Huang期间，Trump来电并开玩笑说无法将他设置为扬声器通话，双方都强调了AI在就业、经济增长和国家安全方面的积极作用。
Elon Musk 认为，AI和机器人技术对于实现普遍高收入至关重要，同时批评福利国家和自由移民在经济上不可持续。